前端和后端之间的数据传递至关重要。然而，当涉及到Long类型数据时，可能会出现精度丢失问题，这会影响数据的准确性。本文将为你介绍两种解决方案，帮助你确保Long类型数据在前端和后端之间的精确传递。
精度丢失测试
访问:http://localhost:8099/pages/students.html,查询所有数据，发现后台返回数据如下
复制id=1692936528247996400在sql控制台进行数据查询
select * from tb_student where id=1692936528247996400;
并不能查询出学生信息
思考:为什么没有查出数据?
这和我们在数据库查询到的id不一致:
没有查出数据原因
目前学生id为long类型，在转换json传递到前端以后精度丢失，所以查询详情的学生id也是丢失精度的id,不能查询数据。
1692936528247996417 19位 1692936528247996400
因为js数字类型最大长度为16位，而java的long类型的最大长度为19位。所以如果数据长度大于16位的话传输到前端就会丢失精度。
- Long类型转换精度丢失问题解决
2.1. 使用字符串传递
一种简单而有效的方法是将Long类型数据在后端和前端之间使用字符串进行传递。这样可以避免JSON中的数值表示形式限制。
重新启动，获取所有数据
发现前端数据id带上双引号，也就是id由Long类型转换为了String类型
2.2 使用自定义序列化器和反序列化器
使用自定义JSON序列化器和反序列化器，以处理Long类型数据。这可以通过配置Jackson ObjectMapper来实现。
代码实现
在com.test.config包下添加JacksonConfig配置类
package com.test.config;import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationContext;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonDeserializer;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.module.SimpleModule;
import com.fasterxml.jackson.databind.ser.std.ToStringSerializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.io.IOException;@Configuration
public class JacksonConfig {@Beanpublic ObjectMapper objectMapper() {ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();objectMapper.registerModule(new SimpleModule() {{addSerializer(Long.class, new ToStringSerializer());addDeserializer(Long.class, new JsonDeserializer<Long>() {@Overridepublic Long deserialize(JsonParser p, DeserializationContext ctxt) throws IOException {return Long.parseLong(p.getText());}});}});return objectMapper;}
}将Student类的id重新转换为Long类型
重新启动，获取所有数据
JacksonConfig配置将Long类型数据序列化为字符串，并在反序列化时将其解析为Long类型。
3.两种方案对比
方法 1：使用字符串传递
优点：
简单易用：这种方法非常简单，只需将Long类型数据转换为字符串，并在前后端之间传递。
避免精度问题：通过将Long数据表示为字符串，可以完全避免在JSON中出现的浮点数精度问题。通用性：这种方法在所有前端框架和编程语言中都适用，因为它只涉及字符串数据。
缺点：
转换开销：将Long类型数据转换为字符串可能会产生一些额外的转换开销，尤其是在大规模数据传递时。
方法 2：使用自定义序列化器和反序列化器
优点：
精确控制：自定义序列化器和反序列化器允许你精确控制Long类型数据的JSON表示，确保数据不会丢失精度。
性能优化：这种方法可以更高效，因为它避免了将Long转换为字符串和再次解析的开销。
适用性广泛：如果你使用不同的数据类型（如BigDecimal），这种方法同样适用。
缺点：
复杂性：自定义序列化器和反序列化器的配置可能需要额外的工作，可能对初学者不太友好。
对特定技术栈：这种方法通常需要更深入的了解和适用于特定的技术栈，如Spring Boot和Jackson。
结论
精度丢失问题在前端和后端数据传递中是一个常见的挑战，尤其是涉及大整数（Long）时。然而，通过使用字符串传递或自定义JSON序列化器和反序列化器，你可以轻松解决这个问题，确保数据的完整性和准确性。选择适合你项目需求的方法，并确保前端和后端之间的数据交流顺畅。
